Articuler les dimension physiques et temporelles : combiner jumeau numérique et réalité mixte pour l'analyse de données et l'aide à la décision dans les bâtiments

Ce projet de thèse explore comment la réalité mixte peut permettre l'intégration des jumeaux numériques des bâtiments afin de rendre les données environnementales et énergétiques plus accessibles et exploitables par un large éventail d'acteurs. Dans le contexte des changements climatiques et de la transition énergétique, les jumeaux numériques sont de plus en plus utilisés pour l'analyse des données de comportements énergétiques dans les bâtiments. Ils agrègent des données provenant de multiples sources, telles que des relevés historiques, des capteurs fonctionnant en temps réel ou encore des modèles de simulation capables de prédire les consommations futures. Ces systèmes établissent un lien entre le bâtiment physique et sa représentation numérique, généralement sous la forme de maquettes 3D ou de plans 2D. Toutefois, les plateformes actuelles sont principalement conçues pour des utilisateurs experts qui analysent ces données depuis des postes de travail classiques. Cette approche crée une dissociation spatiale et temporelle entre l'analyse des données et l'environnement physique auquel elles se rapportent. Le projet vise à dépasser cette limite en s'appuyant sur la réalité mixte et la visualisation située, afin de permettre aux utilisateurs d'accéder directement aux informations et de les interpréter au sein même des bâtiments concernés. L'objectif final est de recontextualiser les données des bâtiments pour les transformer en connaissances directement mobilisables par des publics non spécialistes, tels que les occupants, les techniciens de maintenance ou les décideurs en charge des politiques de rénovation et d'aménagement. En offrant un accès direct et contextualisé à des informations sur les consommations énergétiques et l'utilisation des espaces, le projet cherche à favoriser une prise de décision mieux informée ainsi qu'une meilleure appropriation des enjeux liés à la performance des bâtiments. Pour atteindre ces objectifs, trois défis majeurs en interaction humain-machine devront être relevés. Le premier concerne la conception de techniques efficaces de visualisation et de manipulation de données multicouches à travers des interactions spatiales et gestuelles, tout en limitant la charge cognitive et la fatigue physique des utilisateurs. Le deuxième porte sur le développement de mécanismes d'interaction capables d'aider les utilisateurs à établir des corrélations pertinentes entre des sources de données hétérogènes, afin de faciliter la compréhension des dynamiques complexes du bâtiment sans nécessiter d'expertise préalable. Enfin, le troisième défi concerne la découvrabilité des données et des interactions disponibles dans des environnements situés. Le système devra fournir un guidage intuitif et proactif permettant aux utilisateurs d'identifier rapidement les éléments interactifs, de comprendre les actions possibles et d'interpréter les informations affichées avec un minimum d'apprentissage. À l'intersection de l'Interaction Humain-Machine, de la Réalité Mixte et des Jumeaux Numériques, cette thèse ambitionne ainsi de concevoir de nouvelles approches d'analyses situées capables de rapprocher les données complexes des bâtiments des processus réels de décision et d'action. École doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse Direction : Emmanuel DUBOIS Financement : MSCA COFUND BEST